CN112933579A - 一种运动质量评估方法及装置、存储介质 - Google Patents

一种运动质量评估方法及装置、存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112933579A
CN112933579A CN201911268860.2A CN201911268860A CN112933579A CN 112933579 A CN112933579 A CN 112933579A CN 201911268860 A CN201911268860 A CN 201911268860A CN 112933579 A CN112933579 A CN 112933579A
Authority
CN
China
Prior art keywords
preset
information
joint angle
motion
joint
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201911268860.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112933579B (zh
Inventor
张姣
孟令坤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China Mobile Communications Group Co Ltd
China Mobile Suzhou Software Technology Co Ltd
Original Assignee
China Mobile Communications Group Co Ltd
China Mobile Suzhou Software Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China Mobile Communications Group Co Ltd, China Mobile Suzhou Software Technology Co Ltd filed Critical China Mobile Communications Group Co Ltd
Priority to CN201911268860.2A priority Critical patent/CN112933579B/zh
Publication of CN112933579A publication Critical patent/CN112933579A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112933579B publication Critical patent/CN112933579B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
    • A63B24/00—Electric or electronic controls for exercising apparatus of preceding groups; Controlling or monitoring of exercises, sportive games, training or athletic performances
    • A63B24/0062—Monitoring athletic performances, e.g. for determining the work of a user on an exercise apparatus, the completed jogging or cycling distance
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
    • A63B60/00—Details or accessories of golf clubs, bats, rackets or the like
    • A63B60/46—Measurement devices associated with golf clubs, bats, rackets or the like for measuring physical parameters relating to sporting activity, e.g. baseball bats with impact indicators or bracelets for measuring the golf swing
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
    • A63B71/00—Games or sports accessories not covered in groups A63B1/00 - A63B69/00
    • A63B71/06—Indicating or scoring devices for games or players, or for other sports activities
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
    • A63B2220/00—Measuring of physical parameters relating to sporting activity
    • A63B2220/30—Speed
    • A63B2220/34—Angular speed
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
    • A63B2220/00—Measuring of physical parameters relating to sporting activity
    • A63B2220/40—Acceleration
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
    • A63B2220/00—Measuring of physical parameters relating to sporting activity
    • A63B2220/80—Special sensors, transducers or devices therefor
    • A63B2220/803—Motion sensors
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
    • A63B2220/00—Measuring of physical parameters relating to sporting activity
    • A63B2220/80—Special sensors, transducers or devices therefor
    • A63B2220/83—Special sensors, transducers or devices therefor characterised by the position of the sensor
    • A63B2220/833—Sensors arranged on the exercise apparatus or sports implement
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
    • A63B2220/00—Measuring of physical parameters relating to sporting activity
    • A63B2220/80—Special sensors, transducers or devices therefor
    • A63B2220/83—Special sensors, transducers or devices therefor characterised by the position of the sensor
    • A63B2220/836—Sensors arranged on the body of the user

Abstract

本发明实施例公开了一种运动质量评估方法及装置、存储介质，应用于运动质量评估装置，包括当检测到运动器件的加速度信息满足预设启动阈值时，获取当前时间，并以当前时间为中心，获取预设时间段内目标运动肢体的加速度信息和角速度信息；根据加速度信息和角速度信息，确定预设时间段内，目标运动肢体相交的目标运动关节的多个关节角度信息；将多个关节角度信息和预设动作信息与关节角度信息对应关系进行匹配，得到多个关节角度信息对应的多个动作信息；根据预设关节角度模型，对多个动作信息进行质量评估，预设关节角度模型由根据多个预设关节角度信息得到的多段预设关节角度模型组成，以提高识别运动者动作信息时的准确性和评估结果的准确性。

Description

一种运动质量评估方法及装置、存储介质
技术领域
本发明涉及IT应用技术领域，尤其涉及一种运动质量评估方法及装置、存储介质。
背景技术
近年来，在运动领域，可穿戴设备有着非常广泛的应用，通过在可穿戴设备中设置传感器，以检测运动者的呼吸、心跳等信息，并对该信息进行分析，评估用户在此运动过程中动作的规范性。
在现有技术中，是将可穿戴设备挂载在运动者和球拍的固定位置上，检测运动者运动时身体的各固定位置处和球拍固定位置处的加速度和角速度，根据该角速度和加速度来识别出运动者的动作信息，从而对该动作信息进行评估。
由于在运动过程中，穿戴设备的位置可能会发生变化，采集到的加速度和角速度也会随之改变，根据位置变化后测量得到的加速度和角速度来识别出运动者的动作信息时，会降低动作信息识别时的准确性，降低评估结果的准确性。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明实施例期望提供一种运动质量评估方法及装置、存储介质，能够提高动作信息识别时的准确性，提高评估结果的准确性。
本发明的技术方案是这样实现的：
本申请实施例提供一种运动质量评估方法，应用于运动质量评估装置，所述方法包括：
当检测到运动器件的加速度信息满足预设启动阈值时，获取当前时间，并以所述当前时间为中心，获取预设时间段内目标运动肢体的加速度信息和角速度信息；
根据所述加速度信息和所述角速度信息，确定所述预设时间段内，所述目标运动肢体相交的目标运动关节的多个关节角度信息；
将所述多个关节角度信息和预设动作信息与关节角度信息对应关系进行匹配，得到所述多个关节角度信息对应的多个动作信息；
根据预设关节角度模型，对所述多个动作信息进行质量评估，所述预设关节角度模型由根据多个预设关节角度信息得到的多段预设关节角度模型组成。
在上述方案中，所述运动质量评估装置包括运动传感器，所述关节传感器挂载在所述目标运动关节两侧的所述目标运动肢体上，所述根据所述加速度信息和所述角速度信息，确定所述预设时间段内，所述目标运动肢体相交的目标运动关节的多个关节角度信息，包括：
根据所述加速度信息，确定所述目标运动关节的第一关节角度信息；
根据所述角速度信息，确定所述目标运动关节的第二关节角度信息；
利用所述第一关节角度信息和所述第二关节角度信息，确定所述目标运动关节的关节角度信息。
在上述方案中，所述将所述多个关节角度信息和预设动作信息与关节角度信息对应关系进行匹配，得到所述多个关节角度信息对应的多个动作信息，包括:
根据预设动作信息与关节角度信息对应关系，将所述多个关节角度信息划分成多段关节角度信息；
从预设动作信息与关节角度信息对应关系中，确定出所述多段关节角度信息对应的多个动作信息。
在上述方案中，所述根据预设关节角度模型，对所述多个动作信息进行质量评估之前，所述方法还包括：
建立多个预设关节角度信息对应的多段预设关节角度模型，所述多个预设关节角度信息为一个动作周期内的多段预设关节角度信息，所述多个预设关节角度信息的长度为预设长度；
从所述多段预设关节角度模型中确定出多个关节角度变化趋势特征；
根据所述多个关节角度变化趋势特征，确定运动周期对应的预设关节角度模型。
在上述方案中，所述建立多个预设关节角度信息对应的多段预设关节角度模型，包括：
获取所述多个预设关节角度信息对应的预设时间段信息和预设评分信息；
根据所述多个预设关节角度信息、所述预设时间段信息和所述预设评分信息，建立所述多段预设关节角度模型。
在上述方案中，所述根据所述多个关节角度变化趋势特征，确定预设关节角度模型，包括：
根据所述预设评分信息确定所述一个动作周期的评估分值；
根据所述多个关节角度变化趋势特征和所述评估分值，建立所述一个动作周期对应的所述预设关节角度模型。
在上述方案中，所述根据预设动作信息与关节角度信息对应关系，将所述多个关节角度信息划分成多段关节角度信息，包括：
按照预设滑动窗口对所述多个关节角度信息进行分片处理，得到一组关节角度信息，所述预设滑动窗口包括预设长度和预设重叠率，所述预设重叠率表征上一个预设滑动窗口与下一个预设滑动窗口之间的重叠长度；
从所述一组关节角度信息中，筛选出与所述预设动作信息与关节角度信息对应关系匹配的多段关节角度信息。
在上述方案中，所述根据预设关节角度模型，对所述多个动作信息进行质量评估，包括：
将所述多个动作信息输入所述预设关节角度模型中，输出所述多个动作信息对应的第一分值；
当所述第一分值和第一预设分值段匹配时，获取所述第一预设分值段对应的评估结果；
将所述评估结果确定为所述第一分值对应的质量评估结果。
在上述方案中，所述根据所述加速度信息，确定所述目标运动关节的第一关节角度信息，包括：
确定所述目标运动关节第一侧运动肢体上的预设第一方向向量和所述目标运动关节第二侧运动肢体上的预设第二方向向量；所述目标运动肢体包括所述第一侧运动肢体和所述第二侧运动肢体；
利用所述预设第一方向向量和所述预设第二方向向量，将所述加速度信息转化为标准坐标系下的标准加速度信息；
根据所述标准加速度信息，确定所述第一关节角度信息。
在上述方案中，所述根据所述角速度信息，确定所述目标运动关节的第二关节角度信息，包括：
确定所述目标运动关节第一侧运动肢体上的预设第三方向向量和所述目标运动关节第二侧运动肢体上的预设第四方向向量；
利用所述预设第三方向向量和所述预设第四方向向量，将所述角速度信息转化为标准坐标系下的标准角速度信息；
根据所述标准角速度信息，确定所述第二关节角度信息。
在上述方案中，将所述评估结果确定为所述第一分值对应的质量评估结果之后，所述方法还包括:
显示所述质量评估结果。
本申请实施例提供了一种运动质量评估装置，所述装置包括：
获取单元，用于当检测到运动器件的加速度信息满足预设启动阈值时，获取当前时间，并以所述当前时间为中心，获取预设时间段内目标运动肢体的加速度信息和角速度信息；
确定单元，用于根据所述加速度信息和所述角速度信息，确定所述预设时间段内，所述目标运动肢体相交的目标运动关节的多个关节角度信息；将所述多个关节角度信息和预设动作信息与关节角度信息对应关系进行匹配，得到所述多个关节角度信息对应的多个动作信息；
评估单元，用于根据预设关节角度模型，对所述多个动作信息进行质量评估，所述预设关节角度模型由根据多个预设关节角度信息得到的多段预设关节角度模型组成。
本申请实施例提供了一种运动质量评估装置，所述装置包括：
存储器、处理器和通信总线，所述存储器通过所述通信总线与所述处理器进行通信，所述存储器存储所述处理器可执行的运动质量评估的程序，当所述运动质量评估程序被执行时，通过所述处理器执行上述所述的方法。
本申请实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，应用于运动质量评估装置，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现上述所述的方法。
本发明实施例提供了一种运动质量评估方法及装置、存储介质，应用于运动质量评估装置，运动质量评估方法包括：当检测到运动器件上的加速度信息满足预设启动阈值时，获取当前时间，并以当前时间为中心，获取预设时间段内，目标运动肢体的加速度信息和角速度信息；根据加速度信息和角速度信息，确定预设时间段内，目标运动肢体相交的目标运动关节的多个关节角度信息；将多个关节角度信息和预设动作信息与关节角度信息对应关系进行匹配，得到多个关节角度信息对应的多个动作信息；根据预设关节角度模型，对多个动作信息进行质量评估，预设关节角度模型由根据多个预设关节角度信息得到的多段预设关节角度模型组成。采用上述方法实现方案，利用从目标运动关节处的目标运动肢体上获取的加速度和角速度信息，计算出目标运动关节的关节角度信息，使得运动质量评估装置可以根据关节角度信息，确定出运动者的动作信息，提高了运动质量评估装置识别运动者动作信息时的准确性，提高了评估结果的准确性。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种运动质量评估方法流程图一；
图2为本申请实施例提供的一种示例性地运动传感器挂载方式示意图；
图3为本申请实施例提供的一种示例性地运动质量评估装置数据处理处理流程图一；
图4为本申请实施例提供的一种示例性地运动质量评估装置数据处理处理流程图二；
图5为本申请实施例提供的运动质量评估方法流程图二；
图6为本申请实施例提供的一种运动质量评估装置的组成结构示意图一；
图7为本申请实施例提供的一种运动质量评估装置的组成结构示意图三。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
实施例一
本申请实施例提供了一种运动质量评估方法，图1为本申请实施例提供的一种运动质量评估方法流程图一，如图1所示，运动质量评估方法可以包括：
S101、当检测到运动器件的加速度信息满足预设启动阈值时，获取当前时间，并以当前时间为中心，获取预设时间段内目标运动肢体的加速度信息和角速度信息。
本申请实施例提供的一种运动质量评估方法适用于利用运动质量评估装置识别运动者的运动动作信息，并对运动动作进行质量评估的场景下。
在本申请实施例中，运动质量评估装置包括运动传感器，运动传感器包括加速度传感器和角速度传感器，运动质量评估装置利用加速度传感器和角速度传感器来获取加速度信息和角速度信息。
在本申请实施例中，运动器件上设置有运动传感器，运动质量评估装置可根据该运动传感器来采集加速度信息。
在本申请实施例中，当运动质量评估装置检测到运动器件上的加速度信息满足预设阈值时，运动质量评估装置就获取该加速度信息满足预设阈值时的时刻信息，以该时刻信息为当前时间，以该当前时间为中心，获取预设时间段内，目标运动肢体上的加速度信息和角速度信息。
需要说明的是，当运动质量评估装置在得到加速度信息和角速度信息时，运动质量评估装置就对该加速度信息和角速度信息进行小波降噪处理，将降噪后的加速度信息和降噪后的角速度信息，确定为目标运动肢体的加速度信息和角速度信息。
需要说明的是，预设阈值可以为一个预设的加速度值，如，预设阈值可以为5g，其中，g表示重力加速度，加速度信息满足预设启动阈值可以为加速度信息大于预设启动阈值，即，当运动质量评估装置检测到运动器件上的加速度信息大于5g时，运动质量评估装置就获取预设时间段内，目标运动肢体的加速度信息和角速度信息。
需要说明的是，加速度信息可以为运动质量评估装置检测到的运动器件运动时的加速度的模，具体的可根据实际情况确定，本申请实施例对此不做限定。如，运动质量评估装置检测到运动器件的加速度信息为(xt,yt,zt,)，则加速度的模可通过公式(1)计算得到。
Figure BDA0002313609420000071
需要说明的是，运动传感器可以挂载在目标运动关节两侧的肢体上，以检测出该目标运动关节两侧的肢体上的加速度和角速度信息。
示例性地，当目标运动关节为人体的四肢时，运动传感器可以挂载在人体的两个肘关节两侧的大胳膊和小胳膊上，以及挂载在人体的两个膝关节两侧的大腿和小腿上，即，在人体的四肢上挂载8个运动传感器，如图2所示，以检测人体在运动时两个大胳膊上的加速度和角速度信息、两个小胳膊上的加速度和角速度信息、两条大腿上的加速度和角速度信息和两条小腿上的加速度和角速度信息。
示例性地，运动器件可以为网球球拍，还可以是其他运动器件，具体的运动器件可以根据实际情况进行确定，本申请实施例对此不做限定。
需要说明的是，当运动器件为网球球拍时，可以从网球球拍的底部来测量运动器件的加速度信息。
S102、根据加速度信息和角速度信息，确定预设时间段内，目标运动肢体相交的目标运动关节的多个关节角度信息。
在本申请实施例中，当运动质量评估装置获取到预设时间段内的加速度信息和角速度信息时，运动质量评估装置就可以根据该加速度信息和角速度信息，计算出预设时间段内，目标运动肢体相交的目标运动关节的各个关节角度信息了。
需要说明的是，目标运动关节可以为目标运动肢体之间的关节。
示例性地，目标运动关节有两个，可以为人体的大胳膊和小胳膊，则目标运动关节就为大胳膊和小胳膊之间的肘关节，当目标运动关节为人体的大腿和小腿时，则目标运动关节为大腿和小腿之间的膝关节。
在本申请实施例中，根据加速度信息，确定目标运动关节的第一关节角度信息。
在本申请实施例中，当运动质量评估装置得到加速度信息时，运动质量评估装置就可以利用该加速度信息确定出目标运动关节的第一关节角度信息了。
在本申请实施例中，确定目标运动关节第一侧运动肢体上的预设第一方向向量和目标运动关节第二侧运动肢体上的预设第二方向向量，目标运动肢体包括第一侧运动肢体和第二侧运动肢体。
在本申请实施例中，运动质量评估装置包括运动传感器，运动传感器包括加速度传感器和角速度传感器，同一个目标运动肢体上加速度传感器和角速度传感器可以参考同一个直角坐标系，加速度传感器和角速度传感器参考的坐标系可以为自身坐标系，质量评估装置在目标运动关节处也设置有参考坐标系，目标运动关节所参考的直角坐标系可以为标准坐标系。当运动质量评估装置得到目标运动肢体的加速度信息时，运动质量评估装置将标准坐标系的坐标中心点指向目标运动关节第一侧运动肢体上的自身坐标系的中心点的方向向量，确定为预设第一方向向量，将标准坐标系的坐标中心点指向目标运动关节第二侧运动肢体上的自身坐标系的中心点的方向向量，确定为预设第二方向向量，则运动质量评估装置就确定出了目标运动关节第一侧运动肢体上的预设第一方向向量和目标运动关节第二侧运动肢体上的预设第二方向向量。
需要说明的是，预设第一方向向量还可以为目标运动关节第一侧运动肢体上自身坐标系的坐标原点指向标准坐标系的坐标原点的单位向量，预设第二方向向量可以为目标运动关节第二侧运动肢体上自身坐标系的坐标原点指向标准坐标系的坐标原点的单位向量，具体的预设第一方向向量和预设第二方向向量可以根据实际情况确定，本申请实施例对此不做限定。
需要说明的是，目标运动肢体包括第一侧运动肢体和第二侧运动肢体。
示例性地，预设第一方向向量为o1，预设第二方向向量为o2，则o1为标准坐标系的坐标中心点指向目标运动关节第一侧运动肢体上的自身坐标系的中心点的方向向量；o2为标准坐标系的坐标中心点指向目标运动关节第二侧运动肢体上的自身坐标系的中心点的方向向量。
在本申请实施例中，利用预设第一方向向量和预设第二方向向量，将加速度信息转化为标准坐标系下的标准加速度信息。
在本申请实施例中，当运动质量评估装置确定出预设第一方向向量和预设第二方向向量时，运动质量评估装置就利用预设第一方向向量和预设第二方向向量，将加速度信息转化为标准坐标系下的标准加速度信息。
需要说明的是，标准加速度信息可以为根据标准坐标系得到的加速度信息。
示例性地，当目标运动关节两侧的肢体上的加速度分为a1(t)和a2(t)，预设第一方向向量为o1，预设第二方向向量为o2，可通过求解公式(2)确定出标准坐标系下的标准加速度信息。
Figure BDA0002313609420000091
进一步地，在利用公式(2)求解标准坐标系下的标准加速度信息时，可先设置o1和o2的初始值，从而得到
Figure BDA0002313609420000092
和
Figure BDA0002313609420000093
的初始值，当
Figure BDA0002313609420000094
和
Figure BDA0002313609420000095
的初值不满足公式(2)时，可通过公式(3)对
Figure BDA0002313609420000096
和
Figure BDA0002313609420000097
进行迭代求解，当得到的
Figure BDA0002313609420000098
和
Figure BDA0002313609420000099
的值使得公式(3)中的ei与0之间的差值小于预设误差阈值时，可确定出标准坐标系下的标准加速度信息。
需要说明的是，预设误差阈值可以为1e-6，还可以为其他的误差值，具体的可根据实际情况进行确定，本申请实施例对此不做限定。
Figure BDA0002313609420000101
在本申请实施例中，根据标准加速度信息，确定第一关节角度信息。
在本申请实施例中，当运动质量评估装置得到标准加速度信息时，运动质量评估装置就可以根据该标准加速度信息确定第一关节角度信息了。
需要说明的是，第一关节角度信息可以为根据目标运动关节两侧的肢体上的加速度信息，确定出来的目标运动关节的关节角度信息。
示例性地，可利用公式(4)根据标准角速度信息，确定第一关节角度信息。
Figure BDA0002313609420000102
x1＝j1×c，y1＝j1×x1，x2＝j2×c，y2＝j2×x2，
Figure BDA0002313609420000103
Figure BDA0002313609420000104
在本申请实施例中，根据角速度信息，确定目标运动关节的第二关节角度信息。
在本申请实施例中，在本申请实施例中，当运动质量评估装置得到角速度信息时，运动质量评估装置就可以利用该角速度信息确定出目标运动关节的第二关节角度信息了。
在本申请实施例中，确定目标运动关节第一侧运动肢体上的预设第三方向向量和目标运动关节第二侧运动肢体上的预设第四方向向量。
在本申请实施例中，当运动质量评估装置得到目标运动肢体的角速度信息时，运动质量评估装置就将目标运动关节第一侧运动肢体上的自身坐标系的坐标原点指向标准坐标系的坐标原点的单位向量，确定为预设第三方向向量，将目标运动关节第二侧运动肢体上的自身坐标系的坐标原点指向标准坐标系的坐标原点的单位向量，确定为预设第四方向向量，则运动质量评估装置就确定出了目标运动关节第一侧运动肢体上的预设第三方向向量和目标运动关节第二侧运动肢体上的预设第四方向向量，当预设第一方向向量为目标运动关节第一侧运动肢体上自身坐标系的坐标原点指向标准坐标系的坐标原点的单位向量，预设第二方向向量为目标运动关节第二侧运动肢体上自身坐标系的坐标原点指向标准坐标系的坐标原点的单位向量时，预设第一方向向量与预设第三方向向量相同，预设第二方向向量与预设第四方向向量相同。
需要说明的是，预设第三方向向量还可以为标准坐标系的坐标中心点指向目标运动关节第一侧运动肢体上的自身坐标系的中心点的方向向量，预设第四方向向量还可以为标准坐标系的坐标中心点指向目标运动关节第二侧运动肢体上的自身坐标系的中心点的方向向量，具体的预设第三方向向量和预设第四方向向量可以根据实际情况确定，本申请实施例对此不做限定。
示例性地，预设第三方向向量为j1，预设第四方向向量为j2，则j1为目标运动关节第一侧运动肢体上的自身坐标系的坐标原点指向标准坐标系的坐标原点的单位向量；j2为目标运动关节第二侧运动肢体上的自身坐标系的坐标原点指向标准坐标系的坐标原点的单位向量。
在本申请实施例中，利用预设第三方向向量和预设第四方向向量，将角速度信息转化为标准坐标系下的标准角速度信息。
在本申请实施例中，当运动质量评估装置确定出预设第三方向向量和预设第四方向向量时，运动质量评估装置就利用预设第三方向向量和预设第四方向向量，将角速度信息转化为标准坐标系下的标准角速度信息。
需要说明的是，标准角速度信息可以为根据标准坐标系得到的角速度信息。
示例性地，当目标运动关节两侧的肢体上的角速度分为g1(t)和g2(t)，预设第三方向向量为j1，预设第四方向向量为j2时，可根据公式(5)确定出标准坐标系下的标准角速度信息。
Figure BDA0002313609420000111
可利用求坐标系求解该公式(5)得到公式(6)
x＝(Φ1,θ1,Φ2,θ2)T
j1＝(cos(Φ1)cos(θ1),cos(Φ1)sin(θ1),sin(Φ1))T
j2＝(cos(Φ2)cos(θ2),cos(Φ2)sin(θ2),sin(Φ2))T (6)
进一步地，可通过计算公式(7)的均方误差最小的方式求解公式(5)，从而确定出标准坐标系下的标准角速度信息。
Figure BDA0002313609420000121
在本申请实施例中，根据标准角速度信息，确定第二关节角度信息。
在本申请实施例中，当运动质量评估装置得到标准角速度信息时，运动质量评估装置就可以根据该标准角速度信息确定第二关节角度信息了。
需要说明的是，第二关节角度信息可以为根据目标运动关节两侧的肢体上的角速度信息，确定出来的目标运动关节的关节角度信息。
示例性地，可利用公式(8)根据标准角速度信息，确定第二关节角度信息。
Figure BDA0002313609420000122
在本申请实施例中，利用第一关节角度信息和第二关节角度信息，确定目标运动关节的关节角度信息。
在本申请实施例中，当运动质量评估装置确定出目标运动关节的第一关节角度信息和目标运动关节的第二关节角度信息时，运动质量评估装置就可以利用融合系数将第一关节角度信息与第二关节角度信息进行融合，得到目标运动关节的关节角度信息。
需要说明的是，融合系数可以为利用第一关节角度信息和第二关节角度信息计算关节角度信息时，第一关节角度信息与第二关节角度信息之间比例系数，如：融合系数可以为0.5，获取0.5倍的第一关节角度信息与0.5倍第二关节角度信息之间的关节角度和，则该关节角度和就是目标运动关节的关节角度信息。
还需要说明的是，融合系数的取值范围为0到1之间，具体的融合系数的取值，可根据实际情况而定，本申请实施例对此不做限定。
示例性地，用αacc表示获取到的第一关节角度信息，用αgyt表示获取到的第二关节角度信息，用λ表示融合系数，则目标运动关节的关节角度信息αacc+gyt可以通过公式(9)进行确定。
αacc+gyr(t)＝λαacc(t)+(1-λ)(αacc+gyr(t-Δt)+αgyr(t)-αgyr(t-Δt))，λ∈[0,1](9)
S103、将多个关节角度信息和预设动作信息与关节角度信息对应关系进行匹配，得到多个关节角度信息对应的多个动作信息。
在本申请实施例中，运动质量评估装置中设置有预设动作信息和关节角度信息对应关系，当运动质量评估装置根据加速度信息和角速度信息，得到多个关节角度信息时，运动质量评估装置就将多个关节角度信息与预设动作信息和关节角度信息对应关系进行匹配，从而得到多个关节角度信息对应的多个动作信息了。
在本申请实施例中，根据预设动作信息与关节角度信息对应关系，将多个关节角度信息划分成多段关节角度信息。
在本申请实施例中，当运动质量评估装置得到多个关节角度信息时，运动质量评估装置就将多个关节角度信息与预设动作信息与关节角度信息对应关系进行匹配，将多个关节角度信息划分为多段关节角度信息。
需要说明的是，每一段关节角度信息对应着一个预设动作信息，预设动作信息的数量可以为多个，运动质量评估装置根据预设动作信息与关节角度信息的对应关系，将多个关节角度信息划分为多段关节角度信息，多段关节角度信息对应多个预设动作信息。
在本申请实施例中，按照预设滑动窗口对多个关节角度信息进行分片处理，得到一组关节角度信息，预设滑动窗口包括预设长度和预设重叠率，预设重叠率表征上一个预设滑动窗口与下一个预设滑动窗口之间的重叠长度。
在本申请实施例中，当运动质量评估装置得到多个关节角度信息时，运动质量评估装置就按照预设滑动窗口对该多个关节角度信息进行分片处理，得到一组关节角度信息。
需要说明的是，预设滑动窗口包括预设长度和预设重叠率，预设重叠率表征上一个预设滑动窗口与下一个预设滑动窗口之间的重叠长度。
在本申请实施例中，从一组关节角度信息中，筛选出与预设动作信息与关节角度信息对应关系匹配的多段关节角度信息。
在本申请实施例中，当运动质量评估装置得到一组关节角度信息时，运动质量评估装置就从一组关节角度信息中，筛选出与预设动作信息与关节角度信息对应关系匹配的多段关节角度信息。
需要说明的是，多段关节角度信息可以为与多个预设动作信息匹配的关节角度信息，其中，每一段关节角度信息都对应着一个预设动作信息。
在本申请实施例中，从预设动作信息与关节角度信息对应关系中，确定出多段关节角度信息对应的多个动作信息。
在本申请实施例中，当运动质量评估装置得到多段关节角度信息时，运动质量评估装置就从预设动作信息与关节角度信息对应关系中，确定出与多段关节角度信息对应的多个动作信息。
示例性地，运动质量评估装置可以利用隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)对多个关节角度信息进行处理，得到多个动作信息。其中，S为隐马尔可夫模型的隐藏状态，V为隐马尔可夫模型的观测状态，运动质量评估装置将多个关节角度信息输入到隐马尔可夫模型中，可得到多个动作信息对应的序列V，其中，隐藏状态序列S和观测状态序列V如公式(10)所示。
S＝{S1,S2,...,SN}，V＝{V1,V2,...,VN} (10)
示例性地，当以λ＝{M,N,π,A,B}来表征隐马尔可夫模型时，隐马尔可夫模型中的A＝{aij}表征隐马尔可夫模型的状态转移矩阵，该状态转移矩阵中的每一项代表从隐藏状态i到隐藏状态j的转移概率，可以用公式(11)表示：
aij＝P(qt＝sj|qt-1＝si) (11)
π＝{πi}是隐马尔可夫模型的初始概率分布矩阵，可以用公式(12)表示：
πi＝P(q0＝si) (12)
B＝{bj(k)}是隐马尔可夫模型的观测概率矩阵，其中的每一项代表了隐藏状态为i的情况下观测状态为j的概率，可以用公式(13)表示:
bj(k)＝P(Ot＝vk|qt＝sj) (13)
其中，观测状态序列O可以表示为多个预设关节角度信息，隐藏状态序列I可以表示为多段关节角度信息。运动质量评估装置可以利用公式(14)确定出隐藏状态序列；
Figure BDA0002313609420000151
由隐马尔可夫模型的Viterbi算法来进行求解公式(14)，其中Viterbi概率可以由公式(15)表示:
Figure BDA0002313609420000152
运动质量评估装置在计算公式(15)时，可利用高斯混合模型来对观测状态概率分布情况进行近似求解，近似求解公式(16)表示为：
Figure BDA0002313609420000153
运动质量评估装置根据公式(17)可确定出隐藏状态i到隐藏状态j的转移概率：
Figure BDA0002313609420000154
运动质量评估装置确定出隐藏状态i到隐藏状态j的转移概率后，就可以根据该转移概率，得到多个关节角度信息对应的多个动作信息。
S104、根据预设关节角度模型，对多个动作信息进行质量评估，预设关节角度模型由根据多个预设关节角度信息得到的多段预设关节角度模型组成。
在本申请实施例中，当运动质量评估装置得到多个关节角度信息对应的多个动作信息时，运动质量评估装置就可以利用预设关节角度模型，对该多个动作信息进行评估了。
需要说明的是，预设关节角度模型由根据多个预设关节角度信息得到的多段预设关节角度模型组成。
在本申请实施例中，将多个动作信息输入预设关节角度模型中，输出多个动作信息对应的第一分值。
在本申请实施例中，当运动质量评估装置得到多个动作信息时，运动质量评估装置就将该多个动作信息输入至预设关节角度模型中，运动质量评估装置将该多个动作信息与预设关节角度模型中的动作信息进行匹配，确定出与该多个动作信息对应的预设动作信息，并根据预设动作信息与评分分值的对应关系，确定出与该预设动作信息对应的第一分值。
需要说明的是，第一分值可以为预设关节角度模型对该多个动作信息的评分分值。
在本申请实施例中，当第一分值和第一预设分值段匹配时，获取第一预设分值段对应的评估结果。
在本申请实施例中，当运动质量评估装置得到第一分值时，运动质量评估装置就将该第一分值与预设分值段进行匹配，当该第一分值与第一预设分值段匹配成功时，运动质量评估装置就获取该第一预设分值段对应的评分结果。
需要说明的是，运动质量评估装置中设置有预设分值段与评估结果的对应关系，不同的分值段对应的评估结果不同。
示例性地，运动质量评估装置中设置有3个预设分值段，对应着3种评估结果，第一个预设分值段可以为0-69分，对应的评估结果为运动动作不标准；第二个预设分值段可以为70-99分，对应的评估结果为运动动作标准；第三个预设分值段可以为100分，对应的评估结果为运动动作非常标准，当运动质量评估装置确定的第一分值为80分时，运动质量评估装置就将该80分与预设分值段进行匹配，根据匹配结果可知该80分属于第二个预设分值段，则该分值段对应的评估结果为运动动作标准。
在本申请实施例中，将评估结果确定为第一分值对应的质量评估结果。
在本申请实施例中，当运动质量评估装置得到第一预设分值段对应的评估结果时，运动质量评估装置就将该评估结果确定为第一分值对应的质量评估结果。
示例性地，运动质量评估装置中设置有3个预设分值段，对应着3种评估结果，第一个预设分值段可以为0-69分，对应的评估结果为运动动作不标准；第二个预设分值段可以为70-99分，对应的评估结果为运动动作标准；第三个预设分值段可以为100分，对应的评估结果为运动动作非常标准，当运动质量评估装置确定的第一分值为80分时，运动质量评估装置就将该80分与预设分值段进行匹配，根据匹配结果可知该80分属于第二个预设分值段，该分值段对应的评估结果为运动动作标准，则运动质量评估装置就将运动动作标准作为第一分值的质量评估结果。
在本申请实施例中，当运动质量评估装置得到质量评估结果之后，运动质量评估装置就显示该质量评估结果。
示例性地，质量评估装置可以利用终端来显示该质量评估结果，质量评估装置还可以其他显示方式来显示该质量评估结果，具体的显示方式可根据实际情况确定，本申请实施例对此不做限定。
示例性地，本申请实施例提供了一种示例性的运动质量评估装置数据处理时的处理流程，如图3所示。运动质量评估装置利用多个预设关节角度信息建立多段预设关节角度模型，并根据多段预设关节角度模型得到预设关节角度模型，当运动质量评估装置采集加速度信息和角速度信息，并对加速度信息和角速度信息进行处理，得到多个关节角度信息时，运动质量评估装置利用多段预设关节角度模型和预设关节角度模型对多个关节角度信息进行处理，得到质量评估结果，运动质量评估装置显示该质量评估结果。
示例性地，本申请实施例还提供了一种示例性的运动质量评估装置数据处理时的处理流程，如图4所示。运动质量评估装置采集加速度信息和角速度信息，并对加速度信息和角速度信息进行处理，得到多个关节角度信息，对该多个关节角度信息进行处理得到多个动作信息，通过多段预设关节角度模型和预设关节角度模型对该多个动作信息进行评估，得到质量评估结果。
可以理解的是，本申请实施例利用从目标运动关节处的目标运动肢体上获取的加速度和角速度信息，计算出目标运动关节的关节角度信息，使得运动质量评估装置可以根据关节角度信息，确定出运动者的动作信息，提高了运动质量评估装置识别运动者动作信息时的准确性，提高了评估结果的准确性。
实施例二
本申请实施例又提供了一种运动质量评估方法，为步骤S104之前，运动质量评估装置建立预设关节角度模型的过程，具体实施步骤如图5所示，包括：
S201、建立多个预设关节角度信息对应的多段预设关节角度模型，多个预设关节角度信息为一个动作周期内的多段预设关节角度信息，多个预设关节角度信息的长度为预设长度。
在本申请实施例中，运动质量评估装置中设置有多个预设关节角度信息，运动质量评估装置可利用该多个预设关节角度信息，建立与该多个预设关节角度信息对应的预设关节角度模型，得到多段预设关节角度模型。
需要说明的是，多个预设关节角度信息为一个动作周期内的多段预设关节角度信息，多个预设关节角度信息的长度为预设长度。
在本申请实施例中，获取多个预设关节角度信息对应的预设时间段信息和预设评分信息。
在本申请实施例中，运动质量评估装置在利用多个预设关节角度信息建立多段预设关节角度模型之前，运动质量评估装置需要先获取该多个预设关节角度信息对应的预设时间段和预设评分信息。
在本申请实施例中，根据多个预设关节角度信息、预设时间段信息和预设评分信息，建立多段预设关节角度模型。
在本申请实施例中，当运动质量评估装置得到多个预设关节角度信息、预设时间段信息和预设评分信息时，运动质量评估装置就可以利用多个预设关节角度信息、预设时间段信息和预设评分信息，建立多段预设关节角度模型了。
需要说明的是，运动质量评估装置可根据实际需求，从多个预设关节角度信息中，剔除部分预设关节角度信息，利用剩余的多个关节角度信息、预设时间段信息和预设评分信息进行建模，得到多段预设关节角度模型，具体要剔除的部分预设关节角度信息可根据实际情况确定，本申请实施例对此不做限定。
示例性地，运动质量评估装置在得到多个预设关节角度信息、预设时间段信息和预设评分信息时，可以利用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory，LSTM)对多个预设关节角度信息、预设时间段信息和预设评分信息进行建模，得到多段预设关节角度模型。其中，运动质量评估装置可根据公式(18)建立多段预设关节角度模型。
F:Rc×t→Rq,where ft＝F(Ct)
ht＝R(Winft+Whht-1) (18)
S202、从多段预设关节角度模型中确定出多个关节角度变化趋势特征。
在本申请实施例中，当运动质量评估装置得到多段预设关节角度模型时，运动质量评估装置就可以从该多段预设关节角度模型中，得到多个关节角度变化趋势特征了。
需要说明的是，多段预设关节角度模型对应多个关节角度变化趋势特征，多段预设关节角度模型中包含有与时间信息对应的多个目标运动关节的多个关节角度信息，运动质量评估装置可根据时间信息与多个关节角度信息，确定出多个关节角度变化趋势特征。
S203、根据多个关节角度变化趋势特征，确定运动周期对应的预设关节角度模型。
在本申请实施例中，当运动质量评估装置得到多个关节角度变化趋势特征时，运动质量评估装置就可以根据多个关节角度变化趋势特征，确定出运动周期对应的预设关节角度模型了。
在本申请实施例中，根据预设评分信息确定一个动作周期的评估分值。
在本申请实施例中，当运动质量评估装置得到预设评分信息时，运动质量评估装置就可以根据预设评分信息确定出一个动作周期的评估分值了。
需要说明的是，一个动作周期可以被划分成多个动作阶段，如，划分成8个动作阶段，运动质量评估装置对该8个动作阶段中的每一个动作阶段都设置有预设评分信息，即运动质量评估装置会设置有8个预设评分信息，运动质量评估装置会根据8个预设评分信息，确定出一个动作周期的评估分值。
示例性地，运动质量评估装置可以对该8个预设评分信息进行加权，得到一个动作周期的评估分值，还可以通过其他的方式，得到一个动作周期的评估分值，具体根据预设评分信息确定一个动作周期的评估分值的方式可根据实际情况进行确定，本申请实施例对此不做限定。
在本申请实施例中，根据多个关节角度变化趋势特征和评估分值，建立一个动作周期对应的预设关节角度模型。
在本申请实施例中，当运动质量评估装置得到多个关节角度变化趋势特征和评估分值时，运动质量评估装置就可以利用长短期记忆网络和多个关节角度变化趋势特征和评估分值，建立一个动作周期对应的预设关节角度模型了。
示例性的，运动质量评估装置可根据公式(19)建立一个动作周期对应的预设关节角度模型。
st＝S(Wsht+b) (19)
可以理解的是，本申请实施例利用多个预设关节角度信息建立多段预设关节角度模型，并从多段预设关节角度模型中确定出多个关节角度变化趋势特征，根据多个关节角度变化趋势特征对一个动作周期进行建模，得到预设关节角度模型，通过建立双层模型对目标运动肢体上测得的数据信息进行评估，提高了评估结果的准确性。
实施例三
基于实施例一至实施例二同一发明构思，本申请实施例提供了一种运动质量评估装置1，对应于一种运动质量评估方法；图6为本申请实施例提供的一种运动质量评估装置的组成结构示意图一，该运动质量评估装置1可以包括：
获取单元11，用于当检测到运动器件的加速度信息满足预设启动阈值时，获取当前时间，并以所述当前时间为中心，获取预设时间段内目标运动肢体的加速度信息和角速度信息；
确定单元12，用于根据所述加速度信息和所述角速度信息，确定所述预设时间段内，所述目标运动肢体相交的目标运动关节的多个关节角度信息；将所述多个关节角度信息和预设动作信息与关节角度信息对应关系进行匹配，得到所述多个关节角度信息对应的多个动作信息；
评估单元13，用于根据预设关节角度模型，对所述多个动作信息进行质量评估，所述预设关节角度模型由根据多个预设关节角度信息得到的多段预设关节角度模型组成。
在本申请的一些实施例中，所述运动质量评估装置包括运动传感器，所述关节传感器挂载在所述目标运动关节两侧的所述目标运动肢体上；
所述确定单元12，具体用于根据所述加速度信息，确定所述目标运动关节的第一关节角度信息；根据所述角速度信息，确定所述目标运动关节的第二关节角度信息；利用所述第一关节角度信息和所述第二关节角度信息，确定所述目标运动关节的关节角度信息。
在本申请的一些实施例中，所述确定单元12，具体用于根据预设动作信息与关节角度信息对应关系，将所述多个关节角度信息划分成多段关节角度信息；从预设动作信息与关节角度信息对应关系中，确定出所述多段关节角度信息对应的多个动作信息。
在本申请的一些实施例中，所述运动质量评估装置还包括建立单元；
所述建立单元，还用于建立多个预设关节角度信息对应的多段预设关节角度模型，所述多个预设关节角度信息为一个动作周期内的多段预设关节角度信息，所述多个预设关节角度信息的长度为预设长度；
所述确定单元12，还用于从所述多段预设关节角度模型中确定出多个关节角度变化趋势特征；根据所述多个关节角度变化趋势特征，确定运动周期对应的预设关节角度模型。
在本申请的一些实施例中，所述建立单元，具体用于获取所述多个预设关节角度信息对应的预设时间段信息和预设评分信息；根据所述多个预设关节角度信息、所述预设时间段信息和所述预设评分信息，建立所述多段预设关节角度模型。
在本申请的一些实施例中，所述确定单元12，具体用于根据所述预设评分信息确定所述一个动作周期的评估分值；根据所述多个关节角度变化趋势特征和所述评估分值，建立所述一个动作周期对应的所述预设关节角度模型。
在本申请的一些实施例中，所述确定单元12，具体用于按照预设滑动窗口对所述多个关节角度信息进行分片处理，得到一组关节角度信息，所述预设滑动窗口包括预设长度和预设重叠率，所述预设重叠率表征上一个预设滑动窗口与下一个预设滑动窗口之间的重叠长度；从所述一组关节角度信息中，筛选出与所述预设动作信息与关节角度信息对应关系匹配的多段关节角度信息。
在本申请的一些实施例中，所述评估单元13，具体用于将所述多个动作信息输入所述预设关节角度模型中，输出所述多个动作信息对应的第一分值；当所述第一分值和第一预设分值段匹配时，获取所述第一预设分值段对应的评估结果；将所述评估结果确定为所述第一分值对应的质量评估结果。
在本申请的一些实施例中，所述确定单元12，具体用于确定所述目标运动关节第一侧运动肢体上的预设第一方向向量和所述目标运动关节第二侧运动肢体上的预设第二方向向量；所述目标运动肢体包括所述第一侧运动肢体和所述第二侧运动肢体；利用所述预设第一方向向量和所述预设第二方向向量，将所述加速度信息转化为标准坐标系下的标准加速度信息；根据所述标准加速度信息，确定所述第一关节角度信息。
在本申请的一些实施例中，所述确定单元12，具体用于确定所述目标运动关节第一侧运动肢体上的预设第三方向向量和所述目标运动关节第二侧运动肢体上的预设第四方向向量；利用所述预设第三方向向量和所述预设第四方向向量，将所述角速度信息转化为标准坐标系下的标准角速度信息；根据所述标准角速度信息，确定所述第二关节角度信息。
在本申请的一些实施例中，所述运动质量评估装置还包括显示单元；
所述显示单元，还用于显示所述质量评估结果。
需要说明的是，在实际应用中，上述获取单元11、确定单元12、评估单元13、建立单元和显示单元可由运动质量评估装置1上的处理器16实现，具体为CPU(CentralProcessing Unit，中央处理器)、MPU(Microprocessor Unit，微处理器)、DSP(DigitalSignal Processing，数字信号处理器)或现场可编程门阵列(FPGA，Field ProgrammableGate Array)等实现；上述数据存储可由运动质量评估装置1上的存储器17实现。
本发明实施例还提供了一种运动质量评估装置1，如图7所示，所述运动质量评估装置1包括：处理器16、存储器17和通信总线18，所述存储器17通过所述通信总线18与所述处理器16进行通信，所述存储器17存储所述处理器16可执行的程序，当所述程序被执行时，通过所述处理器16执行如上述所述的运动质量评估方法。
在实际应用中，上述存储器17可以是易失性存储器(volatile memory)，例如随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)；或者非易失性存储器(non-volatile memory)，例如只读存储器(Read-Only Memory，ROM)，快闪存储器(flash memory)，硬盘(Hard DiskDrive，HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive，SSD)；或者上述种类的存储器的组合，并向处理器16提供指令和数据。
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上有计算机程序，所述程序被处理器16执行时实现如上述所述的运动质量评估方法。
可以理解的是，利用从目标运动关节处的目标运动肢体上获取的加速度和角速度信息，计算出目标运动关节的关节角度信息，使得运动质量评估装置可以根据关节角度信息，确定出运动者的动作信息，提高了运动质量评估装置识别运动者动作信息时的准确性，提高了评估结果的准确性。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。

Claims (14)

1.一种运动质量评估方法，其特征在于，应用于运动质量评估装置，所述方法包括：
当检测到运动器件的加速度信息满足预设启动阈值时，获取当前时间，并以所述当前时间为中心，获取预设时间段内目标运动肢体的加速度信息和角速度信息；
根据所述加速度信息和所述角速度信息，确定所述预设时间段内，所述目标运动肢体相交的目标运动关节的多个关节角度信息；
将所述多个关节角度信息和预设动作信息与关节角度信息对应关系进行匹配，得到所述多个关节角度信息对应的多个动作信息；
根据预设关节角度模型，对所述多个动作信息进行质量评估，所述预设关节角度模型由根据多个预设关节角度信息得到的多段预设关节角度模型组成。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运动质量评估装置包括运动传感器，所述关节传感器挂载在所述目标运动关节两侧的所述目标运动肢体上，所述根据所述加速度信息和所述角速度信息，确定所述预设时间段内，所述目标运动肢体相交的目标运动关节的多个关节角度信息，包括：
根据所述加速度信息，确定所述目标运动关节的第一关节角度信息；
根据所述角速度信息，确定所述目标运动关节的第二关节角度信息；
利用所述第一关节角度信息和所述第二关节角度信息，确定所述目标运动关节的关节角度信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述多个关节角度信息和预设动作信息与关节角度信息对应关系进行匹配，得到所述多个关节角度信息对应的多个动作信息，包括:
根据预设动作信息与关节角度信息对应关系，将所述多个关节角度信息划分成多段关节角度信息；
从预设动作信息与关节角度信息对应关系中，确定出所述多段关节角度信息对应的多个动作信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设关节角度模型，对所述多个动作信息进行质量评估之前，所述方法还包括：
建立多个预设关节角度信息对应的多段预设关节角度模型，所述多个预设关节角度信息为一个动作周期内的多段预设关节角度信息，所述多个预设关节角度信息的长度为预设长度；
从所述多段预设关节角度模型中确定出多个关节角度变化趋势特征；
根据所述多个关节角度变化趋势特征，确定运动周期对应的预设关节角度模型。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述建立多个预设关节角度信息对应的多段预设关节角度模型，包括：
获取所述多个预设关节角度信息对应的预设时间段信息和预设评分信息；
根据所述多个预设关节角度信息、所述预设时间段信息和所述预设评分信息，建立所述多段预设关节角度模型。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个关节角度变化趋势特征，确定预设关节角度模型，包括：
根据所述预设评分信息确定所述一个动作周期的评估分值；
根据所述多个关节角度变化趋势特征和所述评估分值，建立所述一个动作周期对应的所述预设关节角度模型。
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据预设动作信息与关节角度信息对应关系，将所述多个关节角度信息划分成多段关节角度信息，包括：
按照预设滑动窗口对所述多个关节角度信息进行分片处理，得到一组关节角度信息，所述预设滑动窗口包括预设长度和预设重叠率，所述预设重叠率表征上一个预设滑动窗口与下一个预设滑动窗口之间的重叠长度；
从所述一组关节角度信息中，筛选出与所述预设动作信息与关节角度信息对应关系匹配的多段关节角度信息。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设关节角度模型，对所述多个动作信息进行质量评估，包括：
将所述多个动作信息输入所述预设关节角度模型中，输出所述多个动作信息对应的第一分值；
当所述第一分值和第一预设分值段匹配时，获取所述第一预设分值段对应的评估结果；
将所述评估结果确定为所述第一分值对应的质量评估结果。
9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述加速度信息，确定所述目标运动关节的第一关节角度信息，包括：
确定所述目标运动关节第一侧运动肢体上的预设第一方向向量和所述目标运动关节第二侧运动肢体上的预设第二方向向量；所述目标运动肢体包括所述第一侧运动肢体和所述第二侧运动肢体；
利用所述预设第一方向向量和所述预设第二方向向量，将所述加速度信息转化为标准坐标系下的标准加速度信息；
根据所述标准加速度信息，确定所述第一关节角度信息。
10.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述角速度信息，确定所述目标运动关节的第二关节角度信息，包括：
确定所述目标运动关节第一侧运动肢体上的预设第三方向向量和所述目标运动关节第二侧运动肢体上的预设第四方向向量；
利用所述预设第三方向向量和所述预设第四方向向量，将所述角速度信息转化为标准坐标系下的标准角速度信息；
根据所述标准角速度信息，确定所述第二关节角度信息。
11.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述将所述评估结果确定为所述第一分值对应的质量评估结果之后，所述方法还包括：
显示所述质量评估结果。
12.一种运动质量评估装置，其特征在于，所述装置包括：
获取单元，用于当检测到运动器件的加速度信息满足预设启动阈值时，获取当前时间，并以所述当前时间为中心，获取预设时间段内目标运动肢体的加速度信息和角速度信息；
确定单元，用于根据所述加速度信息和所述角速度信息，确定所述预设时间段内，所述目标运动肢体相交的目标运动关节的多个关节角度信息；将所述多个关节角度信息和预设动作信息与关节角度信息对应关系进行匹配，得到所述多个关节角度信息对应的多个动作信息；
评估单元，用于根据预设关节角度模型，对所述多个动作信息进行质量评估，所述预设关节角度模型由根据多个预设关节角度信息得到的多段预设关节角度模型组成。
13.一种运动质量评估装置，其特征在于，所述装置包括：
存储器、处理器和通信总线，所述存储器通过所述通信总线与所述处理器进行通信，所述存储器存储所述处理器可执行的运动质量评估的程序，当所述运动质量评估程序被执行时，通过所述处理器执行如权利要求1至11任一项所述的方法。
14.一种存储介质，其上存储有计算机程序，应用于运动质量评估装置，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至11任一项所述的方法。
CN201911268860.2A 2019-12-11 2019-12-11 一种运动质量评估方法及装置、存储介质 Active CN112933579B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911268860.2A CN112933579B (zh) 2019-12-11 2019-12-11 一种运动质量评估方法及装置、存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911268860.2A CN112933579B (zh) 2019-12-11 2019-12-11 一种运动质量评估方法及装置、存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112933579A true CN112933579A (zh) 2021-06-11
CN112933579B CN112933579B (zh) 2023-03-31

Family

ID=76234156

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911268860.2A Active CN112933579B (zh) 2019-12-11 2019-12-11 一种运动质量评估方法及装置、存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112933579B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113569743A (zh) * 2021-07-29 2021-10-29 上海健指树健康管理有限公司 基于肢体识别技术的健身评估方法及系统

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103750841A (zh) * 2014-01-20 2014-04-30 上海交通大学 基于mems惯性传感器的人体膝关节角度无线检测系统及方法
CN104545936A (zh) * 2014-12-31 2015-04-29 戴晓伟 腰部姿态检测方法及检测结果的触觉反馈方法
CN104596514A (zh) * 2015-01-12 2015-05-06 东南大学 加速度计和陀螺仪的实时降噪系统和方法
CN106156524A (zh) * 2016-07-29 2016-11-23 东北大学 一种智能下肢助力装置的在线步态规划系统及方法
CN106667493A (zh) * 2017-01-22 2017-05-17 河北大学 人体平衡性评估系统及评估方法
CN107115114A (zh) * 2017-04-28 2017-09-01 王春宝 人体运动能力评价方法、装置及系统
CN108549856A (zh) * 2018-04-02 2018-09-18 上海理工大学 一种人体动作和路况识别方法
CN109508728A (zh) * 2018-08-31 2019-03-22 深圳大学 一种用于可穿戴设备的新型身份验证方法
CN110047247A (zh) * 2019-05-21 2019-07-23 武汉理工大学 一种精确识别老年人跌倒的智能家居设备
CN110471529A (zh) * 2019-08-07 2019-11-19 北京卡路里信息技术有限公司 动作评分方法及装置

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103750841A (zh) * 2014-01-20 2014-04-30 上海交通大学 基于mems惯性传感器的人体膝关节角度无线检测系统及方法
CN104545936A (zh) * 2014-12-31 2015-04-29 戴晓伟 腰部姿态检测方法及检测结果的触觉反馈方法
CN104596514A (zh) * 2015-01-12 2015-05-06 东南大学 加速度计和陀螺仪的实时降噪系统和方法
CN106156524A (zh) * 2016-07-29 2016-11-23 东北大学 一种智能下肢助力装置的在线步态规划系统及方法
CN106667493A (zh) * 2017-01-22 2017-05-17 河北大学 人体平衡性评估系统及评估方法
CN107115114A (zh) * 2017-04-28 2017-09-01 王春宝 人体运动能力评价方法、装置及系统
CN108549856A (zh) * 2018-04-02 2018-09-18 上海理工大学 一种人体动作和路况识别方法
CN109508728A (zh) * 2018-08-31 2019-03-22 深圳大学 一种用于可穿戴设备的新型身份验证方法
CN110047247A (zh) * 2019-05-21 2019-07-23 武汉理工大学 一种精确识别老年人跌倒的智能家居设备
CN110471529A (zh) * 2019-08-07 2019-11-19 北京卡路里信息技术有限公司 动作评分方法及装置

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113569743A (zh) * 2021-07-29 2021-10-29 上海健指树健康管理有限公司 基于肢体识别技术的健身评估方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN112933579B (zh) 2023-03-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108205654B (zh) 一种基于视频的动作检测方法及装置
CN109448090B (zh) 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN110827383B (zh) 三维模型的姿态模拟方法、装置、存储介质和电子设备
CN106600626B (zh) 三维人体运动捕获方法与系统
CN105806315B (zh) 基于主动编码信息的非合作目标相对测量系统及测量方法
KR101930652B1 (ko) 보행 해석 시스템 및 기록 매체에 기록된 컴퓨터 프로그램
KR20160031246A (ko) 보행 환경 인식 방법 및 장치
KR20120048370A (ko) 물체 자세 인식장치 및 이를 이용한 물체 자세 인식방법
CN109740659B (zh) 一种图像匹配方法及装置、电子设备、存储介质
CN106067001A (zh) 一种动作识别方法及系统
CN111707294B (zh) 基于最优区间估计的行人导航零速区间检测方法和装置
CN112933579B (zh) 一种运动质量评估方法及装置、存储介质
CN111401340A (zh) 目标对象的运动检测方法和装置
Callejas-Cuervo et al. Capture and analysis of biomechanical signals with inertial and magnetic sensors as support in physical rehabilitation processes
De Rosario et al. Correction of joint angles from Kinect for balance exercising and assessment
Ahmadi et al. Human gait monitoring using body-worn inertial sensors and kinematic modelling
CN112115964A (zh) 加速度标注模型生成方法、加速度标注方法、设备及介质
CN109977815A (zh) 图像质量评价方法及装置、电子设备、存储介质
CN107632966B (zh) 运动轨迹确定方法及电子设备
CN113240044B (zh) 一种基于多Kinect的人体骨骼数据融合评价方法
Sun et al. New approaches to human gait simulation using motion sensors
CN114271814A (zh) 一种基于Kinect的卒中风患者康复训练与评估方法及系统
CN112906660A (zh) 安检预警方法和装置、存储介质及电子设备
JP5958920B2 (ja) 傾斜角度推定システム
Wang et al. Fitness movements recognition and evaluation based on LSTM

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant